A Casebook for Spatial Statistical Data Analysis by Griffith, Daniel A.; Layne, Larry J.;

A Compilation of Different Thematic Data Sets

Sorozatcím: Spatial Information Systems;

10% KEDVEZMÉNY?
A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.

Kiadói listaár GBP 88.00
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.

39 732 Ft (37 840 Ft + 5% áfa)
Kedvezmény(ek) 10% (cc. 3 973 Ft off)
Kedvezményes ár 35 759 Ft (34 056 Ft + 5% áfa)

39 732 Ft

Beszerezhetőség

Megrendelésre a kiadó utánnyomja a könyvet. Rendelhető, de a szokásosnál kicsit lassabban érkezik meg.

A termék adatai:

Kiadó OUP USA
Megjelenés dátuma 1999. december 2.

ISBN 9780195109580
Kötéstípus Keménykötés
Terjedelem524 oldal
Méret 162x236x36 mm
Súly 943 g
Nyelv angol
Illusztrációk numerous line figures

Kategóriák

A matematika alapjai, matematikai logika Valószínűségelmélet és matematikai statisztika Matematika a mérnöki- és természettudományok területén

Hosszú leírás:

This volume compiles geostatistical and spatial autoregressive data analyses involving georeferenced socioeconomic, natural resources, agricultural, pollution, and epidemiological variables. Benchmark analyses are followed by analyses of readily available data sets, emphasizing parallels between geostatistical and spatial autoregressive findings. Both SAS and SPSS code are presented for implementation purposes. This informative casebook will serve geographers, regional scientists, applied spatial statisticians, and spatial scientists from across disciplines.

Több

Tartalomjegyzék:

Introduction
List of Abbreviations
Part I: Theoretical Background
Introduction
Important Modeling Assumptions
Popular Spatial Autoregressive and Geostatistical Models
Part II: Georeferenced Data Set Case Studies
Analysis of Georeferenced Socioeconomic Attribute Variables
Analysis of Georeferenced Natural Resources Attribute Variables
Analysis of Georeferenced Agricultural Yield Variables
Analysis of Georeferenced Pollution Variables
Analysis of Georeferenced Epidemiological Variables
Part III: Visualizing What is Not Observed
Exploding Georeferenced Data When Maps Have Holes or Gaps: Estimating Missing Data Values and Kriging
Concluding Comments
Epilogue
Bibliography
Index